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首席执行官报告-2024 年 3 月-54480.pdf
住宅分区土地税 (RZLT) RZLT 地图的第一次年度审查已经完成，2025 年纳税年度的年度草图已于 2024 年 2 月 1 日发布。已在国家和地方报纸上发布公告，可在 2024 年 4 月 1 日之前提交年度草图，以纳入/排除特定地点；在 2024 年 2 月 1 日至 2024 年 5 月 31 日期间，可提交年度草图上确定的土地的重新分区申请。可在理事会网站、理事会办公室和图书馆查看年度草图的副本。理事会网站上提供了有关此流程的更多信息，包括什么是 RZLT、应纳税土地的识别以及如何在年度草图上提交申请。
草图计划申请必须附有以下信息，除非 P 以书面形式明确豁免一项或多项内容
场地数据：总面积；土地用途、每种土地用途的近似面积和百分比、房产的总面积和平方英尺、地块总数和拟建的每种住宅单元的最大数量、拟建的商业和/或工业总平方英尺。注释：
泰国水稻根际土壤中微球菌菌株 ORF15-23 的基因组序列草图数据
从泰国 Roi Et 省雨养有机稻田土壤样本中分离出一株革兰氏阳性菌，命名为菌株 ORF15-23。据报道，该菌株能产生吲哚-3-乙酸和 2-乙酰基-1-吡咯烷 (2AP) 化合物，溶解钾长石并促进水稻幼苗生长。基因组测序采用 Illumina MiSeq 平台进行。菌株 ORF15-23 的基因组草图长度为 2,562,005 bp，包含 1677 个蛋白质编码序列，平均 G + C 含量为 72.97 mol.%。系统基因组树支持将菌株 ORF15-23 归为微球菌属的成员。平均核苷酸同一性 (ANIb) 值比较显示，菌株 ORF15-23 与 M. yunnanensis DSM 21948 T 基因组的同一性为 96.95 %。M. yunnanesis ORF15-23 的基因组草图序列已存入 DDBJ/EMBL/GenBank 数据库，登录号为 JAZDRZ0 0 0 0 0 0 0 0 0。该基因组序列数据为分类学研究提供了有价值的信息
长马机器人任务的编程编程
摘要。从演示中学习（LFD）的程序化学习的目的是学习一种编程语言的策略，该策略可用于从一组用户演示中控制机器人的行为。本文提出了一种新的程序化LFD算法，该算法针对长马机器人任务，该任务需要具有复杂控制流结构的合成程序，包括具有多个条件性的嵌套循环。我们提出的方法首先学习了一个程序草图，该程序草图捕获了目标程序的控制流，然后使用LLM引导的搜索步骤完成了此草图，该过程结合了一种新技术，以证明编程划分问题的不实现性。我们已经在一种名为Prolex的新工具中实施了我们的方法，并在涉及复杂任务和环境的120个基准上进行了全面的实验评估结果。我们表明，鉴于120秒的限制，Prolex可以在80％的情况下找到与示范一致的程序。此外，对于返回解决方案的81％的任务，Prolex只能通过一个演示找到地面真相计划。相比，CVC5是一种语法引导的合成工具，即使在给出了地面真相计划草图时，CVC5也只能解决25％的案例，而基于LLM的方法GPT-Synth无法解决由于环境复杂性而无法解决任何任务。
![arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日](/simg/a\a454c7720eed6568789d987e8cc344446618fb15.webp)
arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日
无法简化生产工作流程，降低人工成本并加速创建内容，满足对高质量动画内容的不断增长的需求。在当前的动漫生产管道中，艺术家通常从定义角色视觉属性的角色设计表开始。然后将这些设计转换为关键帧草图 - 概述场景中主要姿势和动作的关键帧。接下来，艺术家创建了互动的草图，这是在关键框架之间绘制的框架，以定义详细的运动和过渡[41，65]。传统上，这些框架是彩色的，这是一项耗时的任务，涉及仔细注意以确保与原始角色设计保持一致。图2说明了该管道的每个步骤。我们的作品与这条管道无缝保持一致，旨在促进着色过程，同时保持对原始角色设计的保真度并确保跨帧的时间一致性。但是，自动化线条艺术色彩[28，59]提出了几个挑战。一个主要的困难在于角色设计与线条艺术草图之间的不匹配，在设计中，设计中的角度，比例和姿势可能与关键帧草图中的角度不符。此外，实现时间一致性至关重要；单独着色每个框架会导致闪烁或不一致，从而损害观看者的经验[5，32，64]。先前的方法[21，46，56]试图解决这些挑战，但要限制。他们经常假设钥匙扣的有色版本并依赖于密集的线条艺术指导。此假设大大增加了艺术家的工作量，因为它需要手动着色多个关键帧和详细的线条艺术输入，从而使过程变得乏味和劳动力密集。此外，某些方法由于训练管道而遭受颜色信息泄漏的影响。具体来说，他们使用使用神经网络从颜色图像中提取的非核心草图进行训练，无意中将原始图像的颜色信息无意识地转化为草图。此信息泄漏破坏了这些方法的实用性，因为现实世界的草图不包含这种隐式颜色信息，这是我们在方法论中进一步分析的关注。为了克服这些挑战，我们提出了一种新颖的全能模型，该模型简化了一个框架内的着色过程。我们的模型利用基于预处理扩散的视频生成模型[1，37]，
协同设计和人工智能：一种让终端用户在视觉交流中发挥能力的方法
摘要 共同设计将设计师、最终用户、研究人员和其他相关利益相关者聚集在一起，以打造有意义的设计解决方案。它通过促进协作、参与式设计开发流程，消除了专业设计师和最终用户之间的传统障碍。本文探讨了在共同设计研讨会中使用人工智能可视化工具 Vizcom。该工具可帮助没有可视化技能的参与者将他们的草图转换为精致的视觉表现。来自杨百翰大学十个学科的 36 名本科生参加了这项研究。向参与者介绍了共同设计的原则和 Vizcom 的功能，包括如何创建帐户、为人工智能制作有效的文本提示以及如何调整绘图影响参数以优化他们的想法的可视化。参与者两人一组，分别被指定为“用户”和“专业人士”。在被要求反思校园午餐食物加热体验时，用户与专业人士分享了见解，专业人士通过采访找出了具体问题。随后，专业人士和用户一起集思广益，提出解决方案。然后，用户在协作会议期间讨论的见解和想法的指导下，勾勒出拟议的解决方案。完成草图后，他们使用手机将草图和详细提示上传到 Vizcom，生成概念的视觉表示。该研究通过单独的调查收集了专业人士和用户角色的反馈，评估了人工智能在捕捉和增强概念解决方案方面的有效性。研究结果为产品设计的共同创造提供了新的途径，强调了人工智能工具在弥合基本草图和复杂视觉输出之间差距方面的潜力。